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9月前
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从蛮荒到白银时代,动态系统的渐进优化方案
好友/关注/粉丝动态系统的挑战与渐进优化方案 在大型社交平台中,如微博、抖音、小红书等,动态流(Feed)是核心功能之一。如何高效、实时地处理动态流中的信息成为架构设计的难...
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9月前
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从亿到千亿,从PostgreSQL到ScyllaDB,多级评论系统的演化
在当今的互联网世界中,多级评论系统已成为众多网站和应用不可或缺的一部分。然而,其设计与实现并非易事,尤其是在面对高并发和大规模数据的挑战时。最近看了下B 站的多级评论系统建...
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11月前
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《炉石传说国服上线一个月后的复盘:网易的灾难性发挥》
炉石传说国服上线已有一个月,作为一名曾经的游戏后端开发人员,今日我 —— 阿森,来对此次上线进行复盘,剖析网易在此次过程中的种种问题表现。 进入游戏: 异常排队:开服后玩家...
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1年前
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百亿级别的消息存储 从PG到Cassandra
随着我们IM服务规模的迅速扩张,原有基于PostgreSQL(PG)的数据库架构已难以满足日益增长的性能需求。PG的事务特性在IM系统中鲜少发挥作用,而面对海量数据的高效存...
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1年前
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Discord 是如何存储万亿级别的数据的(翻译+部分解读)
Discord 是如何存储万亿级别的数据的 在2017年,我们写了一篇博客文章,讲述了我们如何存储数十亿条消息的。我们分享了我们的历程,最初我们使用MongoDB,但后来我...
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俞凡
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1年前
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# GO高性能编程之sync.Map和 sync.RWMutex+Map 应该如何选择
GO高性能编程之sync.Map和 sync.RWMutex+Map 应该如何选择 1、各自的特点 1、1 sync.Map 特点 1、2 sync.RWMutex+Map...
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1年前
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# Go高性能编程-追求性能的地方不要用到反射
1、起因 阿森在写某个业务代码的时候,需要更新mongoDB的某个字段的数据,输入是(key string, value string),同时需要更新缓存的对应字段。假设是...
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1年前
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# Go高性能编程-不要使用Map缓存大量数据
# Go高性能编程-不要使用Map缓存大量数据 1、起因 所以我看了下go的map的源码 go/src/runtime/map.go at master · golang/...
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DrWrong
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